python 将数据索引重新排列

可以使用 `numpy` 库来重新排列数据索引。假设有一个一维数组 `a`，需要将其索引重新排列为随机顺序，可以使用以下代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_idx = np.random.permutation(len(a))
a = a[new_idx]

其中，`np.random.permutation(len(a))` 生成了一个长度为 `len(a)` 的随机排列，然后将其作为索引重新排序原始数组 `a`。

相关问题

python 行索引如何重新排列

要重新排列行索引，可以使用pandas的reindex方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['one', 'two', 'three'])
print(df)

# 重新排列行索引
df = df.reindex(['three', 'one', 'two'])
print(df)

输出：

       A  B
one    1  4
two    2  5
three  3  6

       A  B
three  3  6
one    1  4
two    2  5

在这个示例中，我们首先创建了一个具有自定义行索引的数据框。然后，我们使用reindex方法按特定顺序重新排列行索引。

用python统计excel数据频次并降序排列

可以使用Python的pandas和openpyxl库来进行Excel数据频次统计并降序排列。具体步骤如下：

1. 导入pandas和openpyxl库：

import pandas as pd
import openpyxl

2. 读取Excel文件中的数据到pandas的DataFrame中：

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，'data.xlsx'为Excel文件名，'Sheet1'为工作表名。

3. 对数据进行频次统计并降序排列：

freq = df['列名'].value_counts().sort_values(ascending=False)

其中，'列名'为需要统计频次的列名。

4. 将结果保存到Excel文件中：

book = openpyxl.Workbook()
writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = book
freq.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=True)
writer.save()

其中，'result.xlsx'为结果保存的Excel文件名，'Sheet1'为工作表名，index=True表示将频次统计结果的索引保存到Excel文件中。

完整代码示例：

import pandas as pd
import openpyxl

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
freq = df['列名'].value_counts().sort_values(ascending=False)

book = openpyxl.Workbook()
writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = book
freq.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=True)
writer.save()

其中，需要将代码中的'data.xlsx'替换成需要统计的Excel文件名，'Sheet1'替换成需要统计的工作表名，'列名'替换成需要统计频次的列名，'result.xlsx'替换成保存结果的Excel文件名。